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ai核心技术是什么
AI核心技术涵盖基础理论与应用能力，主要包括基础技术层、大模型与智能体技术、行业应用技术三个方向。基础技术层包含四项技术。
AI的五大核心技术分别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人以及知识表示与推理。 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它研究如何通过数据让计算机系统自动学习和改进。
人工智能的核心技术主要包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理以及优化算法与计算资源。 机器学习 机器学习是AI的核心技术之一，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法可以分为多种类型，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体RAG（Retrieval-Augmented Generation）RAG技术结合了信息检索和生成式AI的能力，通过从大量文本中检索相关信息来增强生成模型的输出。核心原理：RAG模型在生成文本时，会首先根据输入的问题或提示，在预先构建的索引中检索相关的文本片段。
学哪些专业将来可以从事大语言模型工作啊?
1、要从事大语言模型相关工作，可以选择以下专业方向，这些领域能为你提供扎实的理论基础和技术能力：计算机科学（Computer Science）核心课程：数据结构、算法、编程语言（Python等）、分布式系统、软件工程。 重点方向：自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习、高性能计算。
2、软件工程：软件工程专业的学生擅长软件开发、测试和维护，这对于大模型算法工程师在将算法应用于实际产品时至关重要。统计学：统计学为数据分析和机器学习提供了理论基础，对于大模型算法工程师来说，掌握统计学知识有助于更好地理解和优化算法。
3、在大模型开发领域，计算机、数学或统计学背景的专业人士尤为关键。他们通常需要拥有硕士或以上学历，这表明他们具备扎实的理论基础和深入的专业知识。这些专业人士应该对深度学习框架如PyTorch或TensorFlow有深入理解，能够熟练使用其中至少一种进行模型构建与优化。
大模型(LLM)简介
LLM，即“Large Language Model”的缩写，中文通常翻译为“大型语言模型”。以下是关于LLM大模型的详细介绍：LLM概念 大型语言模型是基于深度学习技术训练的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的规则和模式，从而在各种自然语言处理任务上表现出色。
大语言模型（LLM）简介 大语言模型（Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，其核心在于理解和生成人类语言。LLM这一术语通常用来描述具有数十亿到数千亿参数的深度学习模型，这些模型能够学习大规模语言数据的统计规律，从而生成自然流畅的文本，或执行各种自然语言处理任务。
大模型（Large Language Model，简称LLM）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要概念，它指的是具有大量参数和复杂结构的语言模型。这些模型通过深度学习技术，尤其是基于Transformer架构的模型，能够理解和生成自然语言文本，展现出强大的语言理解和生成能力。
LLM（大语言模型）是能够理解和生成人类语言的AI，如ChatGPT、Grok等，它们可以聊天、写文章，甚至帮助解决问题。Ollama是一个免费开源工具，允许用户在自己的电脑上运行LLM，无需依赖云服务。
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